[Harness Engineering] 실패 패턴과 안티패턴
하네스 엔지니어링의 다섯 가지 주요 안티패턴은 천 페이지 매뉴얼(과도한 규칙), 과도한 제어 흐름(절차 정의), 도구 과다 제공, 실패를 모델 탓으로 돌리기, 하네스 오버엔지니어링이다. 공통 해결 원칙은 에이전트가 실수할 때마다 그 실수를 구조적으로 불가능하게 만드는 해결책을 코드로 반영하는 것이며, 하네스는 완성되는 것이 아니라 실패를 연료로 진화하는 것이다.
LangChain
[Harness Engineering] 하네스 엔지니어링이란 무엇인가
하네스 엔지니어링은 AI 에이전트가 대규모로 안정적인 결과물을 만들 수 있도록 환경, 제약, 피드백 루프를 설계하는 분야다. 프롬프트가 부탁이라면 하네스는 강제이며, OpenAI·Anthropic·Stripe가 독립적으로 같은 결론에 도달했다. 핵심은 컨텍스트 엔지니어링, 아키텍처 제약, 엔트로피 관리의 세 기둥이다.
[사이버네틱스] 감각과 두뇌 — 데이터 수집부터 AI 판단까지
사이버네틱스 플랫폼의 감각 계층(Kafka 이벤트 스트리밍 설계, 어댑터 패턴 커넥터, Schema Registry, 이중 파이프라인 데이터 레이크, Event Sourcing)과 인지 계층(LLM 오케스트레이션과 프롬프트 관리, 하이브리드 RAG, ML 모델 서빙, 멀티 에이전트 역할 분담 패턴, 이중 구조 컨텍스트 메모리)의 기술 아키텍처를 구현 수준에서 상세히 해부하는 기술 심화 가이드
Flowise Docker 설치 가이드: 노코드 LLM 앱 빌더
Flowise는 드래그 앤 드롭으로 LLM 애플리케이션을 구축하는 노코드 플랫폼입니다. LangChain.js 기반으로 RAG 파이프라인, 챗봇, AI 에이전트를 코딩 없이 만들 수 있습니다. 다양한 LLM(OpenAI, Anthropic, Ollama)과 벡터 스토어를 지원하며, API 배포 및 웹사이트 임베드가 가능합니다.
AI 에이전트: 단순 자동화부터 완전 자율 AI까지
업무 자동화를 4단계(워크플로우 자동화, AI 보조, AI 에이전트, 자율형 AI)로 분류하고, 각 단계별 작동 방식, 필요 도구, 실제 예시를 설명합니다. n8n과 Claude API로 시작하는 방법부터 LangChain 기반 멀티 에이전트까지 단계별 가이드를 제공합니다.